Cr\u00e9dito: Pixabay\/CC0 Dominio p\u00fablico <\/p>\n
M\u00e9dicos y cient\u00edficos del Smidt Heart Institute en Cedars-Sinai han creado una herramienta de inteligencia artificial (IA) que puede identificar y distinguir de manera efectiva entre dos afecciones card\u00edacas potencialmente mortales que a menudo son f\u00e1ciles de pasar por alto: la miocardiopat\u00eda hipertr\u00f3fica y la amiloidosis card\u00edaca. Los nuevos hallazgos fueron publicados en JAMA Cardiology. <\/p>\n
\u00abEstas dos afecciones card\u00edacas son dif\u00edciles de identificar con precisi\u00f3n incluso para los cardi\u00f3logos expertos, por lo que los pacientes a menudo pasan a\u00f1os o d\u00e9cadas antes de recibir un diagn\u00f3stico correcto\u00bb, dijo David Ouyang, MD, cardi\u00f3logo del Smidt Heart Institute y autor principal. de El estudio. \u00abNuestro algoritmo de IA puede identificar patrones de enfermedades que no se pueden ver a simple vista y luego usar estos patrones para predecir el diagn\u00f3stico correcto\u00bb.<\/p>\n
El novedoso algoritmo de dos pasos se us\u00f3 en m\u00e1s de 34,000 videos de ultrasonido card\u00edaco de los laboratorios de ecocardiograf\u00eda de Cedars-Sinai y Stanford Healthcare. Cuando se aplic\u00f3 a estas im\u00e1genes cl\u00ednicas, el algoritmo identific\u00f3 caracter\u00edsticas espec\u00edficas relacionadas con el grosor de las paredes del coraz\u00f3n y el tama\u00f1o de las cavidades card\u00edacas para marcar de manera eficiente a ciertos pacientes como sospechosos de tener enfermedades card\u00edacas potencialmente no reconocidas.<\/p>\n
\u00abEl algoritmo identific\u00f3 -poner en riesgo a los pacientes con m\u00e1s precisi\u00f3n que el ojo bien entrenado de un experto cl\u00ednico\u00bb, dijo Ouyang. \u00abEsto se debe a que el algoritmo detecta se\u00f1ales sutiles en videos de ultrasonido que distinguen entre afecciones card\u00edacas que a menudo pueden parecer muy similares a afecciones m\u00e1s benignas, as\u00ed como entre s\u00ed, en la revisi\u00f3n inicial\u00bb.<\/p>\n
Sin informaci\u00f3n exhaustiva En las pruebas, a los cardi\u00f3logos les resulta dif\u00edcil distinguir entre enfermedades de apariencia similar y cambios en la forma y el tama\u00f1o del coraz\u00f3n que a veces se pueden considerar como parte del envejecimiento normal. Este algoritmo distingue con precisi\u00f3n no solo lo anormal de lo normal, sino tambi\u00e9n entre las condiciones card\u00edacas subyacentes potencialmente mortales que pueden estar presentes con se\u00f1ales de advertencia que ahora son detectables mucho antes de que la enfermedad progrese cl\u00ednicamente hasta el punto en que pueda afectar los resultados de salud. Obtener un diagn\u00f3stico m\u00e1s temprano permite a los pacientes comenzar antes tratamientos efectivos, prevenir eventos cl\u00ednicos adversos y mejorar su calidad de vida. <\/p>\n
La amiloidosis card\u00edaca, a menudo llamada \u00abs\u00edndrome del coraz\u00f3n r\u00edgido\u00bb, es un trastorno causado por dep\u00f3sitos de una prote\u00edna anormal (amiloide) en el tejido del coraz\u00f3n. A medida que se acumula el amiloide, ocupa el lugar del m\u00fasculo card\u00edaco sano, lo que dificulta que el coraz\u00f3n funcione correctamente. La amiloidosis card\u00edaca a menudo pasa desapercibida porque los pacientes pueden no tener ning\u00fan s\u00edntoma o pueden experimentar s\u00edntomas solo espor\u00e1dicamente.<\/p>\n
La enfermedad tiende a afectar a hombres mayores, negros o pacientes con c\u00e1ncer o enfermedades que causan inflamaci\u00f3n. Muchos pacientes pertenecen a comunidades desatendidas, lo que hace que los resultados del estudio sean una herramienta importante para mejorar la equidad en la atenci\u00f3n m\u00e9dica, dijo Ouyang.<\/p>\n
La miocardiopat\u00eda hipertr\u00f3fica es una enfermedad que hace que el m\u00fasculo card\u00edaco se vuelva m\u00e1s grueso y r\u00edgido. Como resultado, es menos capaz de relajarse y llenarse de sangre, lo que provoca da\u00f1os en las v\u00e1lvulas card\u00edacas, acumulaci\u00f3n de l\u00edquido en los pulmones y ritmos card\u00edacos anormales.<\/p>\n
Aunque son afecciones distintas y separadas, la amiloidosis card\u00edaca y la miocardiopat\u00eda hipertr\u00f3fica a menudo se ven muy similares entre s\u00ed en un ecocardiograma, el diagn\u00f3stico por im\u00e1genes card\u00edacas m\u00e1s utilizado.<\/p>\n
Es importante destacar que, en las etapas muy tempranas de la enfermedad, cada una de estas afecciones card\u00edacas tambi\u00e9n puede imitar la apariencia de una enfermedad no card\u00edaca. coraz\u00f3n enfermo que ha cambiado progresivamente de tama\u00f1o y forma con el envejecimiento.<\/p>\n
\u00abUno de los aspectos m\u00e1s importantes de esta tecnolog\u00eda de IA no es solo la capacidad de distinguir lo anormal de lo normal, sino tambi\u00e9n distinguir entre estas condiciones anormales , porque el tratamiento y manejo de cada enfermedad cardiaca es muy diferente\u00bb, dijo Ouyang.<\/p>\n
La esperanza, dijo Ouyang, es que esta tecnolog\u00eda pueda usarse para identificar a los pacientes desde una etapa muy temprana del curso de su enfermedad. Esto se debe a que los m\u00e9dicos saben que antes siempre es mejor obtener el m\u00e1ximo beneficio de las terapias disponibles en la actualidad y que pueden ser muy eficaces para prevenir los peores resultados posibles, como insuficiencia card\u00edaca, hospitalizaciones y muerte s\u00fabita.<\/p>\n
Los investigadores planean lanzar pronto ensayos cl\u00ednicos para pacientes se\u00f1alados por el algoritmo de IA por sospecha de amiloidosis card\u00edaca. Los pacientes inscritos en el ensayo ser\u00e1n atendidos por expertos en el programa de amiloidosis card\u00edaca del Smidt Heart Institute, uno de los pocos programas en la costa oeste dedicados a la enfermedad.<\/p>\n
Un ensayo cl\u00ednico para pacientes marcados por el algoritmo para sospecha de miocardiopat\u00eda hipertr\u00f3fica reci\u00e9n iniciado en Cedars-Sinai. <\/p>\n
\u00abEl uso de la inteligencia artificial en cardiolog\u00eda ha evolucionado r\u00e1pida y dram\u00e1ticamente en un per\u00edodo de tiempo relativamente corto\u00bb, dijo Susan Cheng, MD, MPH, directora del Instituto de Investigaci\u00f3n sobre el Envejecimiento Saludable en el Departamento de Cardiolog\u00eda del Smidt Heart Institute y coautor principal del estudio. \u00abEstos avances notables que abarcan la investigaci\u00f3n y la atenci\u00f3n cl\u00ednica pueden tener un tremendo impacto en la vida de nuestros pacientes\u00bb. <\/p>\n
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La t\u00e9cnica de modelado 3D combinado predice ritmos card\u00edacos anormales en pacientes con enfermedades card\u00edacas gen\u00e9ticas M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> GrantDuffy et al, High-Throughput Precision Phenotyping of Left Ventricular Hypertrophy With Cardiovascular Deep Learning , JAMA Cardiol. (2022). DOI: 10.1001\/jamacardio.2021.6059 Informaci\u00f3n de la revista:<\/strong> JAMA Cardiology <\/p>\n Proporcionado por Cedars-Sinai Medical Center Cita<\/strong>: Nueva herramienta de inteligencia artificial detecta enfermedades card\u00edacas que a menudo se pasan por alto (2022 , 23 de febrero) recuperado el 29 de agosto de 2022 de https:\/\/medicalxpress.com\/news\/2022-02-artificial-intelligence-tool-overlooked-heart.html Este documento est\u00e1 sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigaci\u00f3n privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona \u00fanicamente con fines informativos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Cr\u00e9dito: Pixabay\/CC0 Dominio p\u00fablico M\u00e9dicos y cient\u00edficos del Smidt Heart Institute en Cedars-Sinai han creado una herramienta de inteligencia artificial (IA) que puede identificar y distinguir de manera efectiva entre dos afecciones card\u00edacas potencialmente mortales que a menudo son f\u00e1ciles de pasar por alto: la miocardiopat\u00eda hipertr\u00f3fica y la amiloidosis card\u00edaca. Los nuevos hallazgos fueron … Continuar leyendo \u00abNueva herramienta de inteligencia artificial detecta enfermedades card\u00edacas que a menudo se pasan por alto\u00bb<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-7884","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/7884","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=7884"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/7884\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=7884"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=7884"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=7884"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}